决策支持系统评估报告

决策支持系统评估报告

一、现状描述及评价

一）现有不足

目前，大部分公司财务、精算、业务、销售、咨询、投诉、业务员信息等分别使用不同的系统，特别是业务方面又包括几个不同的系统，各地的查询系统仅从以上某些系统中取数，而没有一个囊括公司全部业务系统相关数据的平台进行查询支持。

1、统计报表多人工操作，费时费力。

信息部疲于奔命，尚不能满足业务部门的统计需要。原因在于数据分布在不同的系统中，而业务部门的要求往往是全面的数据统计。业务部门不能及时掌握第一手业务资料，在业务管理上缺乏有力的事实证据，经营决策时的底气不足。同时也导致各部门间的统计报表有交叉，有些同名统计指标的表达不一致

2、缺乏整个公司统一的分析指标体系。

各种数据的口径不统一，目前数据主要涉及到财务、精算、代理人、业务等多个系统，但各个部门的报表口径不一：如“新单保费”的概念，到底包括不包括月缴，再如某个险种，到底是按照团体险统计还是按照短期险统计等等。各种口径不统一加大了系统间接口的复杂，更增加了数据准确性、一致性、效率控制的难度。

上海、深圳等公司对部分统计分析指标进行了初步的解释，应在全公司采用统一的统计分析指标，为建立统一的查询、分析系统奠定基础。

信息化战略规划是信息、资源的整合。数据仓库的搭建要基于一定的管理目的，从业务发展和管理的需求入手。查询系统应可提供行业分析结果的查询、理赔情况分析的查询、客户保费结构构成的查询等多方位查询功能。

例如：

1、业绩分析系统

业绩分析系统是为了满足当前各级公司管理人员的决策需要，该系统中包含了原来设想的渠道管理系统中的系统功能。

a、销售状态分析。按照时间、公司、险种三个角度对团险各险种的

保费收入、给付、退保、计划完成率、增幅、业绩排序等进行分

析。

b、销售渠道分析。包括团队、个人的险种结构、给付、销售业绩、

人均产能统计和排序，以及经纪公司、代理公司的销售收入、赔

付率和退保率。

2、面向客户的决策分析系统

a、现有客户群体特征分析：客户的行业、规模、所有制特征、单位

关键人物描述、接触过程描述。

b、现有客户承保行为分析：某时间点或时间段的保费收入、同比情

况、客户群体占公司的保费规模、客户群体对某险种的需求特征、

查询保费规模较大的客户、客户投保的变化、客户的给付（赔付）

情况、保费规模大且赔付率高的客户名单统计分析。

c、现有客户质量综合分析：某一时间段的费用贡献、赔付情况的统

计分析、红利分配比例。

d、潜在客户分析：规模大且保费低的现有客户名录、期末保费同比

降幅较大的客户名录、与公司有过接触、行业转暖、财务状况趋

好的潜在客户名单

二）、目前计算机系统支持状况

系统作用

“中国人寿综合查询系统”提供中国人寿保险公司的每一级机构的每一位管理者和代理（业务）人员能比较及时、准确和全面地了解和掌握他责权范围内的各种信息，如：客户信息、业务状况、财务状况、员工工作业绩等，实现信息资源共享。

在业务、财务、精算、代理人管理等应用系统间藕合度比较松散的情况下，查询系统将要作为各系统间联系的纽带，采用统一的操作界面和丰富多彩的信息展现形式，为各级应用层提供简便、快捷、易学的决策支持服务。

主要使用部门

各级业务管理部门和决策层。

系统功能

主要功能划分为：查询、统计、分析、决策、监控等几部分。能够针对不同的机构、不同部门、不同的查询对象，定制不同的查询内容。前台强调查询条件和查询结果灵活设置，运行高效性。

系统构架

通过开发的抽取程序将系统所需的基础数据抽到中间库中，并通过清理、加工、整合等工序，将中间库中的数据添加到查询库中。如图示：

我们将查询数据库与中间库放在相同地点即省分公司和总公司（建立DB Server），采用以WebServer/Browser方式为主的展现形式为不同机构（建立Application Server）的不同用户提供不同层面的服务（查询、统计分析、实时监控及决策支持等）。如图示：

系统模型如下所示：

系统的开发将按阶段进行，即系统需求分析、数据仓库建模与系统功能分析、系统编程、系统调试、数据仓库数据导入、项目鉴定评估与系统培训和软件发布等阶段，实行分阶段目标管理，各阶段严格按规范化的文档作为交接依据，阶段性工作以专家“评审结果”作为质量保证，评审委员会由技术权威和应用部门的专家组成。

系统平台与开发工具

采取基于web应用服务器平台:数据库服务器：Unix、Informix数据库；中间层服务器：Windows、IBM Websphere；开发工具：IBM Websphere Studio、Iinformix ESQL/C等。

从中间库基础数据的数据量和增长性度量值考虑，我们建议中间库今后采用数据仓库技术来组织基础数据。

二、用户期望

一）关于公司决策支持应用未来期望的调查

1.1从信息技术人员角度

福建：快速，准确，有人性化的展现方式，提供分析功能。

甘肃：功能完整、分析全面。

广西：决策支持应用应由二个层次划分，一是数据分析，坚持管理，要求定期分析，关注；二是实时监控，应及时掌握总体业务的趋势，以便决策。

湖北：能对领导决策提供一定支持！

湖南：引进专门人才，建立适应中国人寿的各种关键经济指标的数学模型，利用这些模型，使用SAS来分析业务数据，得出科学的定量的经济指标，为公司决策层提供科学决策的依据，彻底改变以前那种靠直觉、靠估计的定性的分析方法。

青岛：逐级控制，允许各地方进行二次开发。

山东：应该试验着搞。决策支持不仅仅是软件的好坏问题，还要看管理者的素质，就目前而言，只能以IT人员为主来搞决策支持。真正开发出好的决策支持软件，还需要很长时间。

陕西：系统稳定，易维护。

上海：及时、准确反映公司经营状况。

天津：现在未来对其的需求度都应该是很高的。

厦门：能够对企业中各个不同层次的管理及分析人员提供所需的信息。具体包括：提供对产品、部门、机构、渠道的利润和成本分析，为各级管理人员的经营决策提供依据；为销售人员和客户服务人员提供对目标市场（客户、产品、渠道）的赢利能力、经营成本、客户行为、客户投诉、客户忠诚度、销售商机等分析数据，使之能够提供个性化服务。使用简便、界面友好、直观。

新疆：借助外力，高起点。

重庆：1、傻瓜式应用。主要指标作界面友好；2、智能化挖掘，通过预先定制的规则能自动对企业经营活动中的问题分等级提出不同级别的警告；能对问题的解决提供参考意见，对采取的措施能提供大致的模拟结果。

深圳：建立完整的业务指标体系，完善的客户关系管理，为管理、销售部门提供数据支持。

宁波：财务预决算、财务分析、详尽分类统计分析、保单质量管理、客户资料分析、各类指标分析

决策支持系统期末考试题(2019)

决策支持系统期末考试题 一、判断题（对的打√，错的打×；每题2分，共计10分） 1、决策支持系统使用大量数据和多个模式，形成决策方案，替代决策者实现决策。 2、专家系统使用知识和推理机制，运用定性分析的方式辅助决策。 3、数据仓库是面向主体的、集成的、稳定的、相同时间内的数据集合，用于支持决策。 4、云计算是利用远处的数据中心，通过互联网向客户提供软件、存储、数据处理等服务。 5、人们编写计算机程序是可以不受计算机硬件限制，按照人们的正常的思维方式进行。 二、选择题（在下列选项中，只有一个是正确的；每题2分，共计20分） 1、决策支持系统主要是解决决策过程中出现的（）问题。 A. 结构化问题 B. 半结构化问题 C. 非结构化问题 D. 不确定性问题 2、计算机中知识的表示不包括下列哪一种表述（）。 A. 数理逻辑知识 B. 产生式规则 C. 数学模型 D. 本体 3、决策支持系统的模型库中的模型是以（）方式存储的。 A. 计算机程序 B.数学模型 C. 本体知识 D. 产生式规则 4、（）是专家系统的理论基础。 A. 数据库 B. 数学模型 C. 知识库 D.知识表示 5、数据仓库的运行结构采用（） A. B/S 结构 B. C/S 结构 C. B/C 结构 D. PC结构 6、下列不属于联机分析处理基本功能的是（） A. 切片 B. 钻去 C.旋转 D.投影 7、在关联分析中，关于支持度和可信度的说法正确的是（）。 A. 支持度越大，关联规则就越重要 B. 可信度高，支持度低，则关联规则重要 C. 支持度是对关联规则精确度的衡量 D.可信度度是对关联规则重要性的度量 8 、基于云计算的决策支持系统设计方案主要体现在（）。 A. 海量数据的处理和并行数据挖掘 B. 软硬件资源隐没于云端，提供商收取费用 C. 分布式多服务器提供数据处理方法，结果自动获取 D. 原有的决策支持系统不能解决的问题，借助于云计算来解决

决策支持系统考试整理

第一章 概述（1简1空2名词） 1.1 1.数据处理（EDP ） ? 数据处理:包括数据收集、数据录入、数据正确性检查、数据操作与加工、数据输出等 ? 数据处理的特点:数据量大、时效性强、运算较简单、每次处理一条记录 2.管理信息系统（MIS ） ? 管理信息系统的定义：管理信息系统是由人和计算机相结合的对管理信息进行收集、存储、维护、 加工、传递和使用的系统。 ? 管理信息系统的特性：事务处理为主；为结构化决策服务；具有系统的特性；以数据库为基础 ? 管理信息系统的功能：事务处理、数据库的更新和维护、产生各类报表、查询功能、用户的交互 3.管理科学（MS ） ? 管理科学（或称为运筹学）：是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达 到辅助管理决策的一门科学。 ? 管理科学解决问题的步骤： ① 定义问题和确定目标 ② 建立模型： 模型：对客观规律的抽象描述 ① 求解模型，优化方案 ② 检验、评价模型是否合理 ③ 运用模型解决问题、不断优化模型 数据仓库（DW ） 联机分析处理（OLAP ） 数据挖掘（DM ） 新决策支持系统 （NDSS ） 智能决策支持系统（IDSS ） 综合决策支 持系统 （SDSS ） Internet 网络环境下的综合决策支持系统 （https://www.wendangku.net/doc/8810115425.html, ） 电子数据处理 (EDP) 管理信息系（MIS ） (数据库) 运筹学（OR)、管理科学（MIS ） ( 模型) 决策支持系统（DSS ） (模型库＋数据库) 专家系统（ES ） （知识库＋推理机） 神经网络（NN ） （MP 模型＋网络权值） 智能决策支持系统 （IDSS ）

决策支持系统国内外研究现状

决策支持系统国内外研究现状 摘要：决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。它是运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化和非结构化问题，通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。卫生装备是保证部队平时和战时顺利完成卫勤保障任务的物质基础和重要条件。作为军队后勤战略体系中的重要组成部分，卫生装备发展战略是对未来一个时期军队卫生装备发展的整体谋划，包括对未来一定时期卫生装备整体保障效能的基本取向，对卫生装备发展在高层次、大系统、全方位等方面的综合筹划。它必须适应不同的卫勤保障模式，并随着军事战略和保障要求的变革而发生内在的客观变化，与战场环境及战争样式同步发展。它决定了一个国家在未来一段时期内，军队卫生装备发展的方向和基本要求，其决策是否得当将直接影响到卫勤力量的组成和作用的发挥，直接关系到装备研究成果和平战时卫勤保障的水平。 关键词：卫生装备；决策支持系统； 整个卫生装备发展过程大致可以分为图中两个阶段: 卫生装备发展战略制定阶段和卫 生装备发展战略实施与管理阶段。前一阶段是重点，决定了卫生装备体系建设的方向，后一阶段是在前一阶段的指导下按步骤完成的。在环境评价的基础上，确定可能的威胁来源与威胁程度，从而确定我军可能担负的卫勤保障任务，并进行一系列比较研究，发现我军卫生装备体系的不足之处，从而提出一系列需求方案，再根据合适的方法对各种方案中提出的发展对象进行效能评估研究，将评估结果作为卫生装备发展战略决策的依据。因此，卫生装备发展战略研究的重点就是体现在如何制定战略上。在卫生装备研究方面，决策支持系统已用于卫生装备选型与编配等方面的研究。但在卫生装备发展方向与重点研究中，尚没有较系统的辅助研究手段，大部分发展研究工作都是研究人员根据实际经验和成功的案例进行，已经不能满足卫生装备科学发展的需要。因此巫需建立一个系统、实用的卫生装备发展决策平台，供从事卫勤保障与卫生装备决策的机关和研究人员使用，同时也为全军野战卫生装备论证中心提供决策平台。 国内外研究现状：决策支持系统国内外研究现状决策支持系统DSS(DeeisionS即portSystem)是信息系统研究的最新发展阶段。它是运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化和非结构化问题，通过人机互换方式帮助和改善管理决策制定的有效性的系统。目前，DSS 己成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题。通过国内外相关专家、学者的不断探索和研究，DSS在国内外学术界的理论研究和国民经济的实际应用中得到了 迅猛发展，在军事应用领域也有广阔的发展前景，世界各国都在竞相开发军事应用中的DSS。 国外民用代表性的DSS (1)GeodataAnalysisandnisply System(GADs)这是由IBM研究开发的一个地理 数据分析与显示系统，其作用是用计算机来构造和演示地图，它被用于辅助设计警察的巡逻线路、规划城市发展、安排学校的辖区范围等。 (2)water ware 江河流域综合规划决策支持系统。作为EuxekaEU487计划的最终成果，在墨西哥莱尔玛流域进行应用，以建立水量和水质的平衡，用这种方法可以产生一个取代历史流量资料的稳定流态，用来确定应改进哪些地方的废水处理设施以获取最大的利益。它采用了完全开放式的、模块化的体系，根据集合程度的不同，具有不同的层次和结构。系统包括如下基本结构:a、主菜单程序，用以协调各项独立的任务;b、地理信息系统(GIS)，

决策支持系统

第十一章决策支持系统 1 决策支持系统的概念 1.1 决策支持系统的产生与发展 诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策，认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。对于决策依赖有两个观点： ?依靠决策者的经验、智慧、洞察力和魄力 ?依靠科学方法和技术 为克服人性的弱点和计算机的机械性，综合人的分析判断能力和计算机强大的信息处理能力，产生了决策支持系统。 – 20世纪70年代，产生了许多较有代表性的DSS： 支持投资者对顾客证券管理日常决策的Profolio Management System； 用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid； 用以支持企业短期规划的Projector； 用于大型卡车生产企业生产计划决策的Capacity Information System，等等 DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。增加知识库和推理机，形成了智能DSS；应用网络技术，形成了群体DSS；集成分布的资源，形成了分布式DSS；结合Web 、智能系统和／或电子商务，形成了基于Web的DSS。

1.2决策支持系统的功能与定义 DSS的定义： DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 DSS实现以下目标： 在人的分析与判断能力的基础上，借助计算机与科学方法，支持对半结构化和非结构化问题的有序决策，以获得尽可能令人满意的客观的解或方案。 不同类型的DSS，目标和功能略有不同。 DSS的主要功能： 能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法； 用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息； 具有方便的人机对话和图象输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“What … if … ” 之类的问题。 DSS 的主要特征： 对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合 易于为非计算机专业人员以交互方式使用； 强调对环境及用户特点的灵活性适应性； 支持但不是代替高层决策者制定决策。 例： 某企业为确定生产规模和合适的库存量建立DSS。模型库存有生产计划、库存模拟模型等，数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等。 决策者通过计算机终端屏幕，根据DSS 提供最佳订货量和重新订货时间，相应的生产成本、库存成本等信息，进行“如果……将会怎样？”的询问。 对所提方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟而得到一个新方案。 需要特别说明： 决策支持系统并不强调寻找最优解，也不意味着提供最后结果，而是为决策者做出自己的判断提供支持； 由决策者在一系列选择中，综合其他不适宜进入模型的因素，得出最后的合理的决策方案。 1.3 决策支持系统的应用与分类 按总体功能划分，DSS有以分析为主、以求解为主和兼有分析与求解等三大类。 分析类既为把握决策问题又为决策前期工作，能为决策方案的设计和抉择提供依据； 求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持； 分析求解类具备分析类与求解类的共同功能。 DSS的分类有多种角度： 按社会领域划分：经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 按管理层次划分：战略、控制和作业 按管理职能或管理对象划分：营销、生产、采购、财务、人力资源、研发 按决策者划分：个人、群体、高层主管 从发展角度划分：传统、智能、群体、分布式 概括起来，比较成功的DSS应用具有以下特点： （1）大都带有问题分析功能，有些实质上就是一类决策分析系统。 （2）有积累大量数据的信息系统，如ERP系统、CRM系统、经济统计系统的信息支

人工智能发展综述

人工智能发展综述 摘要:概要的阐述下人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势。 关键词:人工智能; 前景; 发展综述 人工智能(Artificial Intelligence)自1956 年正式问世以来的五十年间已经取得了长足的进展,由于其应用的极其广泛性及存在的巨大研究开发潜力, 吸引了越来越多的科技工作者投入人工智能的研究中去。尤其是八十年代以来出现了世界范围的开发新技术的高潮，许多发达国家的高科技计划的重要内容是计算机技术,而尤以人工智能为其基本重要组成部分。人工智能成为国际公认的当代高技术的核心部分之一。 1什么是人工智能 美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授给人工智能下了这样一个定义:人工智能是关于知识的学科, 是怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。从人工智能所实现的功能来定义是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别学习和问题求解等思维活动。这些反映了人工智能学科的基本思想和基本内容, 即人工智能是研究人类智能活动的规律。若是从实用观点来看,人工智能是一门知识工程学:以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 2 人工智能历史 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几

决策支持系统发展综述精编

决策支持系统发展综述 精编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986

决策支持系统发展综述 空军工程大学导弹学院雷英杰 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域，大大提高了社会生产力，引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质，与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术，促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科，推动着科学技术向更广阔的领域发展。 智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems，简称IDSS）是决策支持系统（Decision Support Systems，简称DSS）与人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）相结合的产物，它将人工智能中的知识表示与处理的思想引入到DSS，其独特的研究方法和广泛的发展前途使之一出现就成为决策支持技术研究的热点。 智能决策支持系统是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。

实践表明，只有当决策支持系统具有较丰富的知识和较强的知识处理能力时，才能向决策者提供更为有效的决策支持。 考虑到IDSS是在传统DSS基础上发展起来的，所以这里先介绍有关决策、决策科学和决策支持技术的基本概念。 一、DSS的产生与发展 1.1DSS的产生背景 电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。 管理信息系统MIS（Management Information Systems）：整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。 决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：70年代中期Keen和Scott Morton在《管理决策系统》（1971）一书中提出。目标：对管理者做决策提供技术支持。 背景：运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技

管理信息系统与决策支持系统

管理信息系统与决策支持系统 基于华北电力大学学生社团的管理信息系统 姓名：孟令虎 班级：自动化1203 学号：201209020216 时间：2014/12/29

学生社团管理信息系统使用报告 一．背景意义 社团管理信息系统加强师生、学生组织及组织成员之间的沟通交流，增进了解的新渠道，是各级学生组织开展网络思想政治教育、记录工作情况及成果的一个全新工作平台。 学校社团信息管理系统是典型的信息管理系统(MIS),本系统主要完成对社员管理、社员查询、社团查询等方面。系统可以完成对各类信息的浏览、查询、添加、修改等功能。由于系统数据的组成对存储安全性要求较高，因此系统的开发工具选择了Microsoft Access200数据库，Microsoft Access具有强大的数据处理功能，再通过需求分析，开发出适用于华北电力大学的社团信息管理系统。 二．系统软件简介 该系统可以有多个用户。通过用户登录验证进入系

统主界面。在系统主界面可以选择查询功能，可以选择添加信息记录的功能。当查询结果不满意，可以选择另外的查询方法，可以实现多种查询方法。当查询出某一个社团的主要功能后，可以选择查看与该社团相关的信息。通过选择添加记录的功能可以修改基本表中的信息。 三．系统介绍 1.登录系统 1.1系统的登录账号及密码分别为 user1：1610484 passward1：1610484 user2：201209020216 passward2：201209020216 效果图如下： 1.2当密码或账号输入错误时可以提示密码或账号错

误。 2.欢迎界面及主界面 2.1欢迎界面 当密码及账号全部输入正确时进入欢迎界面，延时3秒钟，自动跳入主界面。 延时界面如下： 2.2主界面 主界面中可以实现查询功能，以及选择增加记录的功能。

决策支持系统发展综述

决策支持系统发展综述 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域，大大提高了社会生产力，引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质，与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术，促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科，推动着科学技术向更广阔的领域发展。 DSS的产生背景 三．决策支持系统（DecisionSupportSystems---DSS）是70年代末期兴起的一种新的管理系统。它是计算机技术、人工智能技术与管理决策技术相结合的一种决策技术，“它涉及到计算机软件和硬件、信息论、人工智能、信息经济学、管理科学、行为科学等学科”，旨在支持半结构化决策问题的决策工作，帮助决策者提高决策能力与水平，最终实现提高决策的质量和效果的目的。 一、DSS的产生与发展DSS的发展70年代，Scott Morton在《管理决策系 统》（1971）一书中首次提出DSS。Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书，阐明DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本框架。1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显效益。 1988至现在，DSS技术持续发展，目前已基本成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。DSS的理论基础 （1）信息论 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。 信息论是运用信息的观点，把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。 （2）计算机技术 计算机软件技术、硬件技术、网络技术、图形处理技术、知识处理技术等。 （3）管理科学与运筹学 管理科学MS（Management Science）：面向管理者，研究决策问题，如决策目标、决策效能等。 运筹学OR（Operations Research）：提供一系列优化、仿真、决策等模型。 （4）信息经济学 在信息时代，研究信息的产生、获得、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学的角度，研究信息产生和获得的成本是多少？利润是多少？即研究信息价值问题。 （5）行为科学 研究决策者的决策风格、在决策过程中的决策行为等，指导DSS的设计和开发。涉及到决策者的心理学。 （6）人工智能 将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDSS就是DSS与AI技术相结合的产物，它用领域专家的知识来选择和组合模型，完成问题的推理和运行，为用户提供智能的交互式接口。 人工智能技术作为计算机应用研究的前沿，近十年取得了惊人的进展，呈现了光明的前景。专家系统、智能机器人和模式识别是人工智能中最活跃、最富有成果的三个研究领域。其中专家系统ES（Expert Systems）研究，取得了许多实用化的成果。当今世界上已经有上千个专家

大数据 技术架构解析

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是

决策支持系统

决策支持系统 1、运筹学和系统工程利用计算机技术后，形成了模型辅助决策系统。 2、MIS的主要爱功能是事务处理。 3、DSS是面向高层人员。为辅助决策是的系统。 4、DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 4、DSS是以模型库系统和知识库系统为基础、以模型和知识驱动的系统。 4、DSS追求的是效益，即决策的正确性。 5、人工智能（AI）的基本内容包括：知识获取、知识组织和知识处理方法。 6、在AI系统中，将与问题有关的知识组织和存储在一起，称为知识库。 7、西蒙认为决策过程包括四个阶段：信息、设计、选择和实现。 8、在决策全过程中需要遵循的原则：实事求是原则，外脑原则，经济原则。 9、在决策实施过程中需要遵循的原则：跟踪原则，反馈原则。 10、决策过程开始于信息阶段。 11、决策变量描述行动方案，该变量的值由决策人确定。 12、模型的解是某选定方案中决策变量的一组特定值。 13、选择阶段包括从设计阶段已找到的行动方案集合中，搜索适当的行动方案，用于解决问题。 14、对于规范模型，既可用分析方法，也可用穷举法。 14良好的DSS必须能容易进行What-if分析和目标搜索。 15按决策的对象和范围可将决策分为宏观决策和微观决策。 16、企业家们做出决策的众多方式具有三个特点：合理性、策略性和灵活性。 17、最常用的结构化决策模型有两种：决策影像图模型和决策树模型。 18、在决策影响图中，椭圆表示偶然事件。 19、在决策树中，圆框表示变化的事件。 20、决策树用于风险分析。 21做决策所包含的信息包含大量的不完全信息。 22、DSS主要由数据库子系统、模型库子系统和用户接口子系统构成。 23、模型库子系统由模型库和模型库管理系统组成，他是DSS的核心部分，也是DSS区别于其他信息系统的重要标志。 24、在DSS基本结构中，增加了知识库子系统。 25、数据结构有六种。 25、依照模型库建立和使用的特点可以把模型库分为三类：通用模型库，专用模型库，智能模型库。 26、操作模型是指为解决业务操作的决策问题而建立的模型库。 27、知识库系统的核心部分是知识库和推理机制。 28利用行动语言表达用户需求的方式称为接口交互模式。 28原型法有下列主要优点：1开发时间短2用户反馈速度快3用户对系统及其信息需求和功能的理解增强4费用低。 28面向对象方法是以对象或数据为中心。 29系统实现阶段包括下列任务：测试、评价、演示、说明、训练和配置。 30、电子表格是最流行的终端用户建模工具之一。 31、两种最流行PC表格软件包是Microsoft Excel和Lotus1-2-3。 32、物理集成包含完成功能继承所需要的硬件、软件和通信功能的集成。

决策支持系统发展现状与趋势分析

决策支持系统发展现状与趋势分析1 吴新年2 （中国科学院国家科学图书馆兰州分馆兰州730000） 陈永平 （北方民族大学图书馆银川750021） 摘要：在简要回顾决策支持系统发展历史的基础上，系统归纳了决策支持系统的主要类型，分析总结了阻碍决策支持系统发展的关键技术问题和决策支持系统未来的发展取向。 关键词：决策支持系统；现状；趋势；关键技术 1 决策支持系统的兴起与发展 决策是人类社会发展中时时处处存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性，人们一直致力于要开发一种系统，来辅助或支持人们进行决策，以便促进提高决策的效率与质量。尤其是随着现代信息技术和人工智能技术的发展和普及应用，更有力地推动了决策支持系统（Decision Support System，简称DSS)的发展。 简要说来，DSS大致经历了这样几个发展历程：20世纪60年代后期，面向模型的DSS 诞生，标志着决策支持系统这门学科的开端；20世纪70年代，DSS的理论得到长足发展，80年代前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统（Group DSS）；20世纪80年代中期，通过将DSS与知识系统相结合，提出发展了智能决策支持系统（IDSS）的设想[1]；此后，开始出现了主管信息系统( executive information system，简称EIS)3、联机分析处理（OLAP）等。到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的DSS，随着Internet的革命性发展和深入应用，基于分布式的、支持群体网络化和远程化协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用；随着人工智能技术的不断发展，DSS 的智能化程度越来越高，对人们决策的支持能力也越来越强大。 2 决策支持系统的主要类型 自20世纪70年代提出决策支持系统（DSS)以来，DSS已经得到了很大发展。从目前发展情况看，主要有如下几种决策支持系统： （1）数据驱动的决策支持系统（Data-Driven DSS）[2]。这种DSS强调以时间序列访问和操纵组织的内部数据，也有时是外部数据。它通过查询和检索访问相关文件系统，提供了最基本的功能。后来发展了数据仓库系统，又提供了另外一些功能。数据仓库系统允许采用 1本研究受“西部之光”项目“甘肃省科技文献信息共享平台建设研究与示范”资助。 2作者简介：吴新年，男，1968年11月出生，在职博士，研究员，硕士研究生导师。迄今公开发表论文60多篇，合作出版著作3部。主要研究方向：信息资源管理；情报研究与决策咨询。wuxn@https://www.wendangku.net/doc/8810115425.html, 陈永平，男，1969年出生，1991年毕业于兰州大学图书情报学系，副研究馆员，现任北方民族大学图书馆副馆长，公开发表论文10余篇。主要研究方向：信息组织与服务。cyp1120@https://www.wendangku.net/doc/8810115425.html, 3主管信息系统（Executive Information System），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。

决策支持系统复习

决策支持系统复习 单选判断改错（10个）名词解释（4个）问答（4个）综合（计算画图回答）2个 第一章DSS 决策的概念：决策时人们在政治、经济、技术和日常生活中普遍存在的一种行为，它是经过周密推断和分析后在众多替代方案中选出最佳的方案。 决策的过程：决策学家西蒙在其决策过程模型理论中指出，每个决策都必须经过4个阶段：信息、设计、选择和实现。这4个阶段属于一个连续的统一体，这个连续的区间的范围从高度的结构化逐渐向高度的非结构化过渡。 信息阶段：情报阶段包括找出、识别和确切地表述需要做出决策的问题或情况。它包括3个方面: (1)找出问题 (2)问题分类与分解 (3)问题的所有者 设计阶段用于创立、发展和分析可能的行动方案。 在选择阶段，我们要对在设计阶段开发的各项替代方案进行评估，从其中选择一项满意的行动方案。 决策的分类： 1、Anthony的控制类型分类 按决策性质的重要性分类：战略决策、策略决策、执行决策或称为战略计划、管理控制、运行控制（非结构化、半结构化、结构化） 2、Simon决策阶段的结构化分类 从信息技术角度，根据决策过程中各个阶段的结构化程度来分类：结构化决策、非结构化决策、半结构化决策 决策模式： 理性模式（完全理性模式、有限理性模式）、有效理性模式、非理性模式、过程性模式、组织和策略决策模式 对现代决策的要求（了解） 1、据侧质量的要求更高

2、决策时要考虑的因素更复杂 3、决策速度要求更快 4、决策失败的代价更高 （1）分析工作量大 （2）分析结果滞后 （3）无法按照商业习惯进行分析 （4）无法进行复杂的分析 （5）无法提供关键问题的解决方案 （6）缺乏量化的恒定指标 决策支持系统的学科内容及与其他学科的关系（了解）：交叉性边缘 第二章 决策支持系统的特点： 1、用于半结构化或者非结构化的决策领域 2、用来辅助决策者，而不是取代决策者 3、交互式、友好的用户界面 4、着重于决策制定过程的效果，而不是效率 5、使用基础的数据和模型 6、可以为各种类型的知识工作者提供支持 7、强调对环境及用户决策方法的灵活性及适应性 决策支持系统的任务： 1、分析和识别问题 2、描述个表达决策问题及决策知识 3、形成候选的决策方案，即目标、规则、方法和途径等 4、构造决策问题的求解模型，如数学模型、运筹学模型、程序模型、经验模型等 5、建立评价决策问题的各种准则，如价值准则、科学准则、效益准则等 6、多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化 7、综合分析，包括把决策结果或方案放到特定的环境中所做的“情景分析”，决策结果或 方案对实际问题可能产生的作用和影响分析，以及各种环境因素、变量对决策方案或结果的影响程度分析等。 决策支持系统的功能： 1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息 2、收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息 3、数据挖掘和数据分析 4、在DSS的各模块数据基础上组织分析数据，通过抽样、探索、修改、建模、评估几个步骤，结合标准的运筹学、质量管理、数理统计分析算法，使得DSS的数据能够帮助企业决策者制定重大决策。 5、收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 6、能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型。 7、能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。 8、DSS数据分析图表。 9、具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“如果……则……”之类的问题。

决策支持系统发展现状与发展趋势(1)

决策支持系统发展现状与趋势分析 信息092 王岩090612271引言 决策是人类社会发展中人们在为实现某一目的而决定策略或办法时，时时存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性，决策支持系统应运而生。20多年来，DSS已在理论研究、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步，并呈现出积极的多元化的发展态势。随着人工智能技术、网络技术、通信技术和信息处理技术的发展和多学科的交叉结合发展，决策支持系统呈现多元化结构发展态势。 决策支持系统，简称DSS(Decision Support System)，是以特定形式辅助决策的一种科学工具。它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合、定性与定量相结合的工作环境，协助决策者分析问题、探索决策方法，进行评价、预测和选优。 近几年来，从关于决策支持系统基本定义和决策支持系统基本结构出发，演化产生了一系列新的概念、观点和结构。为此，本文从对决策支持系统的发展现状加以概括论述，同时总结了决策支持系统发展的趋势和前景。 决策支持系统的兴起于发展 决策支持系统的大致经历了这样几个发展过程：20世纪60年代后期，面向模型的决策支持系统诞生，标志着决策系统的这门学科的开端，20世纪70年代，决策支持系统的理论得到了长足的发展，80年代的前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统；20世纪80年代中期，通过将决策支持系统和知识系统相结合，提出了发展智能决策支持系统的设想；此后，开始出现主管信息系统，联机分析处理等。到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的决策支持系统，随着Internet的革命性和深入应用，基于分布式的、基于群体网络化和远程化的协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用；随着人工智能的不断发展，决策支持系统的智能化程度越来越高，对人们的决策的支持能力也越来越大。 DSS的系统结构 尽管DSS在形态上各色各样，但它们在结构上有一个基本特征——集成性，对不同形态的DSS进行分解时，又会发现DSS主要由五个部件组成：人机接口、数据库、模型库、知识库、方法库。每个库又带有各自的管理系统，即对话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统。因此一般地说，大部分DSS都可以认为是这十个基本部件的不同的集成和组合，即这十个部件可以组成实现支持任何层次和级别的DSS系统。 阻碍决策支持系统发展的关键技术问题 1980年，Sprague就曾提出了决策支持系统的三部件结构，即对话部件、数据部件（数据库Data Base和数据库管理系统DBMS）、模型部件（模型库MB和模型库管理系统MBMS）。该结构明确了DSS的组成，也间接地反映了DSS的关键技术，即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。 1981年，Bonczak等又提出了DSS三系统结构，即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)[13]。从这些系统总体架构的概括与设计思路看，开发一个实际的高性能DSS需要解决如下关键技术问题： (1)模型库系统的设计和实现：它包括模型库的组织结构、模型库管理系统

决策支持系统-精选.

第1章决策支持系统概述 ▲数据： 记载下来的事实，客观属性的值 ▲信息： 构成一定含义的一组数据 ▲系统： 由若干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。 ▲系统的组成： 1、系统由各元素或子系统组成 2、至少包含两个以上的元素 3、各元素之间相互联系或相互制约 4、具有目的性 5、适应环境的变化 ▲数据处理系统： 是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和 ▲数据处理系统的特征： 1、数据量大； 2、没有特别复杂的运算； 3、时效性强 ▲管理信息系统MIS： 运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。

▲管理信息系统的基本组成： 管理业务应用系统、数据库系统 ▲管理信息系统特点： 1、以数据库系统为基础； 2、数据录入； 3、数据传输； 4、数据存储； 5、数据查询； 6、数据统计； 7、指标计算 ▲决策支持系统： 以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。 ▲决策支持系统主要特征： 1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明 确的问题 2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来 3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用 4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性 5、提供决策的良好效果 ▲DSS的功能： 1、管理并提供外部信息 2、收集、管理并提供内部信息 3、收集、管理并提供反馈信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法

简述决策支持系统的功能和结构

简述决策支持系统的功能和结构 1、模型库 “模型”的概念，最初被用于自然科学的研究和工程设计，如分子模型、天体运动模型、建筑模型等。这些被称为模拟模型，在应用中发现这些模型有一定的局限性，构造一个模型往往要花费大量的人力物力，而且对于一些问题的研究不能借助于这种模拟模型，比如要研究事物随时间或外界条件的变化而变化的规律，静态的模拟模型就不能适用，这时，找到了另一种模拟方法，即数学模拟方法。这种方法将客观事物的变化用数学方法表现出来，将事物外界或内部条件的变化用自变量表示，将要反映的事物变化用应变量表示。 计算机技术的形成和发展，使人们能够依赖计算机求解一些较为庞大、复杂的数学模型。如对于国民经济的计划模型、宏观预测模型等，必须借助于较大规模的计算机系统才能容纳其巨大的数据量，完成亿万次的工作量。在管理领域常见的是信息处理模型，它的表达式为数学表达式、计算机程序等，通过对模型的建立和使用，决策者可以获得有用的辅助决策信息。建立模型是有关决策领域的专家学者在探索事物的变化规律中抽象出它们的数学模型，这项工作是创造性的劳动，需要花费大量的精力来得到规律性或相近的数学模型。 数学模型建立之后的一具重要问题就是该模型的求解算法，它可以是精确求解，也可以是近似求解，这种算法的提出由计算机数值计算学者来完成。有了模型算法，就可以用计算机语言来编制成程序。实际的决策者就可以利用模型程序在计算机上执行，计算出结果，得到辅助决策信息。模型是辅助决策的重要手段，模型库是模型的集合，它按照一定的组织方法，将模型有机地汇集起来，由模型库管理系统统一管理。模型库以及模型库管理系统构成模型库系统。 2、方法库 方法库系统由方法库和方法库管理系统组成。它的基本功能是为各种模型的求解分析提供必要的算法以及为用户的决策活动提供所需的方法。方法库中的方法通常可以包括各种优化方法、预测方法、统计方法、对策方法、风险方法、矩阵方程求解等。 方法库管理系统负责对方法的描述、录入、存储、增加、修改、删除等处理。通常采用的方法是选择适当的计算机程序设计语言，将有关算法变成一组可执行的程序存入计算机内。这些程序可以表示为附有描述说明的函数或过程，而后按照求解问题的需要调用对应程序模型，从而达到求解问题的目的。另外，方法库管理系统还应具有与数据库、模型库进行交互的能力以及为用户选择算法提供灵活方便的交互揭示功能。 3、“三库”的联系 从支持决策过程来看，数据库、方法库和模型库，即“三库”是DSS?的三大组成部分，

决策支持系统试题

决策支持系统试题答案 一、问题题(每题7分，共35分) 1.决策支持的能力体现在： 1)模型的决策支持 模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象。模型方法是制定决策的基本 方法。 2)“如果—将怎样(what-if)”分析的决策支持 对模型中方程、变量、参数作各种各样的假设，并通过模型计算，研究最优解会有 怎样的变化。 3)决策问题方案的决策支持 通过多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力 4)自动生成决策问题方案的决策支持 利用计算机的系统快速原型技术自动生成决策支持系统方案。包括决策资源（数据、模型等）的利用，能提高辅助决策效率，同时能快速改变决策方案，能提高辅助决 策效果。 5)知识推理与智能技术的决策支持 知识推理是人工智能核心，利用专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习等人工 智能技术达到利用知识辅助决策的效果。 2.模型库一般由模型字典库和模型文件库两部分组成。 模型库管理系统的功能包括： 1)模型的存储管理：包括模型的表示、模型存储的组织结构、模型的查询和维护等功 能。 2)模型的运行管理：包括模型程序的输入与编译，模型的运行控制，模型对数据的存 取。 3)支持模型的组合 能支持多模型的组合，形成决策支持系统方案。 3.知识发现过程如图： 即由三部分组成：数据准备、数据挖掘、结果评价 数据挖掘是知识发现中最重要的步骤，它是从数据中挖掘出知识的原型：模式 数据挖掘的主要方法有： 1)归纳学习方法：信息论方法和集合论方法

2)关联规则挖掘 3)仿生物技术：神经网络和遗传算法 4)公式发现 5)统计分析方法 6)模糊数学方法 7)可视化技术 4. 说明研究综合决策支持系统的必要性： 1)数据仓库虽然未明确提出使用数学模型，但实际上数据仓库中的综合数据是利用汇 总模型来完成的，数据仓库中的历史数据用于预测是要通过预测模型来完成的。故 数据仓库中已经使用了数学模型。 2)对于银行数据仓库建立以客户为中心的个性化服务，是需要建立有关的数学模型： ①分销渠道分析模型②客户的利润评测模型③客户关系（信用）优化模型④风险评 估模型等。 3)模型库是传统决策支持系统的核心部件。 4)以数据仓库为核心的新决策支持系统和传统决策支持系统的模型库的结合，体现了 综合决策支持系统的特点。 从以上分析可以说明研究综合决策支持系统是很有必要的。 5. 说明网络环境的综合决策支持系统的发展趋势： 现在的数据库产品和数据仓库产品都是以服务器形式在网络环境上提供服务。这样 极大的提高了他们的服务能力。 对于传统的决策支持系统向网络环境上的发展，需要将模型库和知识库向服务器方向发展。即建立模型服务器和知识服务器。人机交互综合部件以客户端形式出现。在客户端上通过控制程序对网络上的模型服务器上的模型以及知识服务器的知识进行组合形成网络环境的传统决策支持系统。 对于新决策支持系统，为实现对数据仓库服务器的有效利用。已经逐步在研究数据挖掘与联机分析处理的服务器。这将形成网络环境的新决策支持系统。 将网络环境的传统决策支持系统与网络环境的新决策支持系统结合起来将形成网络环境的综合决策支持系统。这是决策支持系统的发展方向。 网络环境的综合决策支持系统结构图如下：